推薦算法在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用非常廣泛，今日頭條、美團(tuán)點(diǎn)評(píng)等都有個(gè)性化推薦，推薦算法抽象來(lái)講，是一種對(duì)于內(nèi)容滿(mǎn)意度的擬合函數(shù)，涉及到用戶(hù)特征和內(nèi)容特征，作為模型訓(xùn)練所需維度的兩大來(lái)源，而點(diǎn)擊率，頁(yè)面停留時(shí)間，評(píng)論或下單等都可以作為一個(gè)量化的 Y 值，這樣就可以進(jìn)行特征工程，構(gòu)建出一個(gè)數(shù)據(jù)集，然后選擇一個(gè)合適的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到模型后，為客戶(hù)推薦偏好的內(nèi)容，如頭條的話(huà)，就是咨詢(xún)和文章，美團(tuán)的就是生活服務(wù)內(nèi)容。

可選擇的模型很多，如協(xié)同過(guò)濾，邏輯斯蒂回歸，基于DNN的模型，F(xiàn)M等。我們使用的方式是，基于內(nèi)容相似度計(jì)算進(jìn)行召回，之后通過(guò)FM模型和邏輯斯蒂回歸模型進(jìn)行精排推薦，下面就分別說(shuō)一下，我們做這個(gè)電影推薦系統(tǒng)過(guò)程中，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，特征工程，到模型訓(xùn)練和應(yīng)用的整個(gè)過(guò)程。

我們實(shí)現(xiàn)的這個(gè)電影推薦系統(tǒng)，爬取的數(shù)據(jù)實(shí)際上維度是相對(duì)少的，特別是用戶(hù)這一側(cè)的維度，正常推薦系統(tǒng)涉及的維度，諸如頁(yè)面停留時(shí)間，點(diǎn)擊頻次，收藏等這些維度都是沒(méi)有的，以及用戶(hù)本身的維度也相對(duì)要少，沒(méi)有地址、年齡、性別等這些基本的維度，這樣我們爬取的數(shù)據(jù)只有打分和評(píng)論這些信息，所以之后我們又從這些信息里再拿出一些統(tǒng)計(jì)維度來(lái)用。我們爬取的電影數(shù)據(jù)(除電影詳情和圖片信息外)是如下這樣的形式：

這里的數(shù)據(jù)是有冗余的，又通過(guò)如下的代碼，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行按維度合并，去除冗余數(shù)據(jù)條目：

            
# 處理主函數(shù)，負(fù)責(zé)將多個(gè)冗余數(shù)據(jù)合并為一條電影數(shù)據(jù)，將地區(qū)，導(dǎo)演，主演，類(lèi)型，特色等維度數(shù)據(jù)合并
def mainfunc():
 try:
  unable_list = []
  with connection.cursor() as cursor:
   sql='select id,name from movie'
   cout=cursor.execute(sql)
   print("數(shù)量： "+str(cout))

   for row in cursor.fetchall():
    #print(row[1])
    movieinfo = df[df['電影名'] == row[1]]
    if movieinfo.shape[0] == 0:
     disable_movie(row[0])
     print('disable movie ' + str(row[1]))
    else:
     g = lambda x:movieinfo[x].iloc[0]
     types = movieinfo['類(lèi)型'].tolist()
     types = reduce(lambda x,y:x+'|'+y,list(set(types)))
     traits = movieinfo['特色'].tolist()
     traits = reduce(lambda x,y:x+'|'+y,list(set(traits)))
     update_one_movie_info(type_=types, actors=g('主演'), region=g('地區(qū)'), director=g('導(dǎo)演'), trait=traits, rat=g('評(píng)分'), id_=row[0])
       
  connection.commit()
 finally:
  connection.close()
          

之后開(kāi)始準(zhǔn)備用戶(hù)數(shù)據(jù)，我們從用戶(hù)打分的數(shù)據(jù)中，統(tǒng)計(jì)出每一個(gè)用戶(hù)的打分的最大值，最小值，中位數(shù)值和平均值等，從而作為用戶(hù)的一個(gè)附加屬性，存儲(chǔ)于userproex表中：

            
'insert into userproex(userid, rmax, rmin, ravg, rcount, rsum, rmedian) values(\'%s\', %s, %s, %s, %s, %s, %s)' % (userid, rmax, rmin, ravg, rcount, rsum, rmedium)
'update userproex set rmax=%s, rmin=%s, ravg=%s, rmedian=%s, rcount=%s, rsum=%s where userid=\'%s\'' % (rmax, rmin, ravg, rmedium, rcount, rsum, userid)
          

以上兩個(gè)SQL是最終插入表的時(shí)候用到的，代表準(zhǔn)備用戶(hù)數(shù)據(jù)的最終步驟，其余細(xì)節(jié)可以參考文末的github倉(cāng)庫(kù)，不在此贅述，數(shù)據(jù)處理還用到了一些SQL，以及其他處理細(xì)節(jié)。

系統(tǒng)上線運(yùn)行時(shí)，第一次是全量的數(shù)據(jù)處理，之后會(huì)是增量處理過(guò)程，這個(gè)后面還會(huì)提到。

我們目前把用戶(hù)數(shù)據(jù)和電影的數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)算是準(zhǔn)備好了，下一步開(kāi)始特征工程。做特征工程的思路是，對(duì)type, actors, director, trait四個(gè)類(lèi)型數(shù)據(jù)分別構(gòu)建一個(gè)頻度統(tǒng)計(jì)字典，用于之后的one-hot編碼，代碼如下：

            
def get_dim_dict(df, dim_name):
 type_list = list(map(lambda x:x.split('|') ,df[dim_name]))
 type_list = [x for l in type_list for x in l]
 def reduce_func(x, y):
 for i in x:
  if i[0] == y[0][0]:
  x.remove(i)
  x.append(((i[0],i[1] + 1)))
  return x
 x.append(y[0])
 return x
 l = filter(lambda x:x != None, map(lambda x:[(x, 1)], type_list))
 type_zip = reduce(reduce_func, list(l))
 type_dict = {}
 for i in type_zip:
 type_dict[i[0]] = i[1]
 return type_dict
          

涉及到的冗余數(shù)據(jù)也要?jiǎng)h除

df_ = df.drop(['ADD_TIME', 'enable', 'rat', 'id', 'name'], axis=1)

將電影數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字典列表，由于演員和導(dǎo)演均過(guò)萬(wàn)維，實(shí)際計(jì)算時(shí)過(guò)于稀疏，當(dāng)演員或?qū)а葜怀霈F(xiàn)一次時(shí)，標(biāo)記為冷門(mén)演員或?qū)а?

            
movie_dict_list = []
for i in df_.index:
 movie_dict = {}
 #type
 for s_type in df_.iloc[i]['type'].split('|'):
 movie_dict[s_type] = 1
 #actors
 for s_actor in df_.iloc[i]['actors'].split('|'):
 if actors_dict[s_actor] < 2:
  movie_dict['other_actor'] = 1
 else:
  movie_dict[s_actor] = 1
 #regios
 movie_dict[df_.iloc[i]['region']] = 1
 #director
 for s_director in df_.iloc[i]['director'].split('|'):
 if director_dict[s_director] < 2:
  movie_dict['other_director'] = 1
 else:
  movie_dict[s_director] = 1
 #trait
 for s_trait in df_.iloc[i]['trait'].split('|'):
 movie_dict[s_trait] = 1
 movie_dict_list.append(movie_dict)
          

使用DictVectorizer進(jìn)行向量化，做One-hot編碼

            
v = DictVectorizer()
X = v.fit_transform(movie_dict_list)
          

這樣的數(shù)據(jù)，下面做余弦相似度已經(jīng)可以了，這是特征工程的基本的一個(gè)處理，模型所使用的數(shù)據(jù)，需要將電影，評(píng)分，用戶(hù)做一個(gè)數(shù)據(jù)拼接，構(gòu)建訓(xùn)練樣本，并保存CSV，注意這個(gè)CSV不用每次全量構(gòu)建，而是除第一次外都是增量構(gòu)建，通過(guò)mqlog中類(lèi)型為'c'的消息，增量構(gòu)建以comment（評(píng)分）為主的訓(xùn)練樣本，拼接之后的形式如下：

            
USERID cf2349f9c01f9a5cd4050aebd30ab74f
movieid 10533913
type 劇情|奇幻|冒險(xiǎn)|喜劇
actors 艾米?波勒|菲利絲?史密斯|理查德?坎德|比爾?哈德?tīng)東劉易斯?布萊克
region 美國(guó)
director 彼特?道格特|羅納爾多?德?tīng)?卡門(mén)
trait 感人|經(jīng)典|勵(lì)志
rat 8.7
rmax 5
rmin 2
ravg 3.85714
rcount 7
rmedian 4
TIME_DIS 15
          

這個(gè)數(shù)據(jù)的actors等字段和上面的處理是一樣的，為了之后libfm的使用，在這里需要轉(zhuǎn)換為libsvm的數(shù)據(jù)格式

dump_svmlight_file(train_X_scaling, train_y_, train_file)


模型使用上遵循先召回，后精排的策略，先通過(guò)余弦相似度計(jì)算一個(gè)相似度矩陣，然后根據(jù)這個(gè)矩陣，為用戶(hù)推薦相似的M個(gè)電影，在通過(guò)訓(xùn)練好的FM，LR模型，對(duì)這個(gè)M個(gè)電影做偏好預(yù)估，F(xiàn)M會(huì)預(yù)估一個(gè)用戶(hù)打分，LR會(huì)預(yù)估一個(gè)點(diǎn)擊概率，綜合結(jié)果推送給用戶(hù)作為推薦電影。

模塊列表

• recsys_ui: 前端技術(shù)(html5+JavaScript+jquery+ajax)
• recsys_web: 后端技術(shù)(Java+SpringBoot+mysql)
• recsys_spider: 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)(python+BeautifulSoup)
• recsys_sql: 使用SQL數(shù)據(jù)處理
• recsys_model: pandas, libFM, sklearn. pandas數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)清洗，使用libFM,sklearn對(duì)模型初步搭建
• recsys_core: 使用pandas, libFM, sklearn完整的數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)、更新的程序
• recsys_etl：ETL 處理爬蟲(chóng)增量數(shù)據(jù)時(shí)使用kettle ETL便捷處理數(shù)據(jù)
  

為了能夠輸出一個(gè)可感受的系統(tǒng)，我們采購(gòu)了阿里云服務(wù)器作為數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和應(yīng)用服務(wù)器，在線上搭建了電影推薦系統(tǒng)的第一版，地址是:

www.technologyx.cn

可以注冊(cè)，也可以使用已有用戶(hù)：

歡迎登錄使用感受一下。

設(shè)計(jì)思路

用簡(jiǎn)單地方式表述一下設(shè)計(jì)思路，

1.后端服務(wù)recsys_web依賴(lài)于系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的推薦表‘recmovie'展示給用戶(hù)推薦內(nèi)容

2.用戶(hù)對(duì)電影打分后（暫時(shí)沒(méi)有對(duì)點(diǎn)擊動(dòng)作進(jìn)行響應(yīng)），后臺(tái)應(yīng)用會(huì)向mqlog表插入一條數(shù)據(jù)（消息）。

3.新用戶(hù)注冊(cè)，系統(tǒng)會(huì)插入mqlog中一條新用戶(hù)注冊(cè)消息

4.新電影添加，系統(tǒng)會(huì)插入mqlog中一條新電影添加消息

5.推薦模塊recsys_core會(huì)拉取用戶(hù)的打分消息，并且并行的做以下操作：

a.增量的更新訓(xùn)練樣本
b.快速（因服務(wù)器比較卡，目前設(shè)定了延時(shí)）對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行基于內(nèi)容推薦的召回
c.訓(xùn)練樣本更新模型
d.使用FM，LR模型對(duì)Item based所召回的數(shù)據(jù)進(jìn)行精排
e.處理新用戶(hù)注冊(cè)消息，監(jiān)聽(tīng)到用戶(hù)注冊(cè)消息后，對(duì)該用戶(hù)的屬性初始化(統(tǒng)計(jì)值)。
f.處理新電影添加消息，更新基于內(nèi)容相似度而生成的相似度矩陣

注：

由于線上資源匱乏，也不想使系統(tǒng)增加復(fù)雜度，所以沒(méi)有直接使用MQ組件，而是以數(shù)據(jù)庫(kù)表作為代替。
項(xiàng)目源碼地址: https://github.com/GavinHacker/recsys_core

模型相關(guān)的模塊介紹

增量的處理用戶(hù)comment，即增量處理評(píng)分模塊

這個(gè)模塊負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)來(lái)自mqlog的消息，如果消息類(lèi)型是用戶(hù)的新的comment,則對(duì)消息進(jìn)行拉取，并相應(yīng)的把新的comment合并到總的訓(xùn)練樣本集合，并保存到一個(gè)臨時(shí)目錄

然后更新數(shù)據(jù)庫(kù)的config表，把最新的樣本集合(csv格式)的路徑更新上去

運(yùn)行截圖

消息隊(duì)列的截圖

把csv處理為libsvm數(shù)據(jù)

這個(gè)模塊負(fù)責(zé)把最新的csv文件，異步的處理成libSVM格式的數(shù)據(jù)，以供libFM和LR模型使用，根據(jù)系統(tǒng)的性能確定任務(wù)的間隔時(shí)間

運(yùn)行截圖

基于內(nèi)容相似度推薦

當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到用戶(hù)有新的comment時(shí)，該模塊將進(jìn)行基于內(nèi)容相似度的推薦，并按照電影評(píng)分推薦

運(yùn)行截圖

libFM預(yù)測(cè)

http://www.libfm.org/

對(duì)已有的基于內(nèi)容推薦召回的電影進(jìn)行模型預(yù)測(cè)打分，呈現(xiàn)時(shí)按照打分排序

如下圖為打分更新

邏輯回歸預(yù)測(cè)

對(duì)樣本集中的打分做0，1處理，根據(jù)正負(fù)樣本平衡，> 3分為喜歡 即1， <=3 為0 即不喜歡，這樣使用邏輯回歸做是否喜歡的點(diǎn)擊概率預(yù)估，根據(jù)概率排序

項(xiàng)目源碼地址: https://github.com/GavinHacker/recsys_core